Week1 회고

주간 학습 정리 - Tistory

  첫 주 Python 기초,  NumPy, Pandas, AI & Math 강의를 들었다. 강의 분량이 상당해서 일주일 간 강의 듣고 정리 하기의 반복이었다. 주말이 되어서야 어느정도 정리를 끝낼 수 있었다. 여러가지 생소한 용어들과 처음 보는 함수들이 즐비하게 나왔다. 너무 많은 내용이 머리에 들어와 정리를 하지 않았으면 다시 기억하기 힘들었을 것 같다.

  Python과 NumPy는 그래도 몇 번 해본 경험이 있기 때문에 괜찮았는데 Pandas 와 Math 쪽이 조금 힘들었다. 엑셀조차 많이 다뤄본 적이 없었는데 코딩으로 엑셀을 다루는 것과 같은 느낌이었다. 부랴부랴 정리 했지만 Pandas는 직접 코드를 쳐보면서 감각을 길러야 할 것 같다.

  Math 쪽도 어려운 개념이 많이 나온 것 같다. 최대 가능도 추정법, 쿨백 라이블러 발산 등등. 이름만 들어도 벌써 오금이 저리는 개념들이 많이 나왔다. 강의로는 이해가 되지 않아 유튜브도 찾아보고, 슬랙에 올라온 질문들을 보며 대략적으로 머리에 넣어두었다.

 

과제 수행

  gradient_descent를 하는 문제의 경우, 3학년 수업때 과제로 했던 적이 있어서 괜찮게 끝낼 수 있었다. 근데 RNN backpropagation은 일단 겁을 먹고 시도했다.  RNN도 처음 배웠고 역전파법이라니.... 이름 부터 역시 무섭다. 하지만 RNN 공식을 보고 침착하게 편미분하며 backpropagation을 구할 수 있었다. 차분하게 코드 보면서 푸니까 이해할 수 있었던 것 같다.

  최대가능도 추정법 과제 또한 계속해서 이해하고 공식 유도하며 이해하려고 노력했다. 첫 주 심화과제의 경우 추상적으로 잡혀있던 개념들을 구체적으로 구현해보고 코드를 보며 이해할 수 있었다. 또 팀원들과 Github Repository를 같이 파서 과제 제출 완료 후 서로 피드백을 해주기로 하였다. 따라서 과제는 Github에 기록 중이다.

 

피어 세션

  아직은 정적이 흐르는 시간이 좀 더 많은 것 같다. 만난지 얼마 안되었기도 하고 아직은 서로 낯을 많이 가리는 것 같다. 그래도 같이 노션도 만들고, Github 저장소도 같이 만들며 같이 공부하기 위한 준비는 어느 정도 한 것 같다.

  또 우리조는 따로 Git, Github공부를 하고 그 후에는 논문 리뷰활동을 하기로 하였다. 아직 논문을 따로 읽어본 적은 없어 겁나긴 하지만 이번 기회에 읽어보며 겁을 좀 없애야겠다.

 

학습 회고

  첫 주라 아직은 열정이 넘쳐 열심히 한 것 같다. 강의를 듣고 블로그에 정리하는 것이 가장 힘들었다. 양이 너무 많았기 때문이다... 그래서 아직은 지식들은 자유자재로 쓸 수는 없는 것 같다. 그래도 기록해두었으니 필요할 때마다 찾아볼 수 있을 것같다.

  또 멘토님이 주신 의견처럼 분야를 어느정도 탐색해봐야겠다. 분야를 정하지 않고 하다보면, level 2, 3때 일관성있는 프로젝트를 할 수 없다고 하셨기 때문에 공부를 하며 분야 탐색하며 정하고, 6개월은 그 분야를 위해 노력해봐야될 것 같다.